以生态环境行业为例的行业数据标签体系的构建方法与应用.pdf
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1、打 开 数 据 之 门9以生态环境行业为例的行业数据标签体系的构建方法与应用王晓燕1 刘东胜1 陈燕芬2 涂钢2 祝宏涛2(1.上海市环境保护信息中心,上海 200235;2.中国联合网络通信有限公司上海市分公司,上海 200082)摘 要十三五期间,我国出台了一系列的政策来推动大数据建设和发展,数据也被提升到了国家基础性战略资源的高度,大数据也逐渐成为提升政府部门治理能力、行业发展潜力、公众服务能力的新驱动。然而目前在不同的领域,历年的信息化虽然已积累了丰富的数据资源,但数据质量参差不齐,数据发挥的作用还是十分有限。本文依据作者多年的信息化建设和管理经验,以生态环境行业为例进行了数据现状的分
2、析,探索了构建行业数据标签体系的思路和方法,分析了数据标签在生态环境行业实际业务中的应用场景,并总结了行业数据标签的应用成效和未来发展思路。关键词 生态环境;数据标签;大数据引言随着信息技术的普及和应用,其所带来的重要产物“数据”也越来越被关注。我国拥有海量的数据资源,包含着许多非常有价值的数据信息,具备着大数据发展的先天优势。然而,随着我国大数据应用的进一步深入,产业发展的痛点和问题相继暴露1,例如数据共享程度较低、数据质量不高、数据管理与治理不足、垂直行业应用深度不够等。一、生态环境行业数据应用痛点生态环境行业经过多年的环境信息化建设,积累了大量的生态环境业务数据,涵盖大气环境管理、水环境
3、管理、应急指挥、自然生态管理、土壤环境、声环境管理、固废管理、污染源管理等,总结下来可以分为环境质量、污染源和环境综合管理三大类数据(如图 1)。图 1 生态环境行业数据分类由于早期建设的信息系统缺少统一规划,系统建设较为分散,导致现在基于信息化产生的数据难以有效得到应用,主要体现在以下几个方面:(一)一数多源问题凸显,数据标准有待统一各业务处室建设的应用系统都由不同软件厂商建设,建设期没有考虑数据标准的统一性和规范性,普遍存在多套差异化数据并存、多种数据存储格式以及数据无法共享的问题。(二)业务数据分散,综合分析困难由于部门的职责不同,因此建设信息系统的出发点和侧重点不一样。但是整体而言,环
4、境监管的工作主要是围绕污染源和环境质量两大要素,导致这两大要素的相关数据分散在不同的系统和物理位置,对同一要素进行全面的综合分析实现起来比较困难。二、数据标签的概念及重要意义总体而言,行数据标签的建立是需要对行业内的业务具有较高的认知度,并通过大量的数据分析和业务梳理而形成。数据标签与数据指标不同,虽然二者都是进行数据分析的重要手段,但数据指标是数据最直观准确的表述,而数据标签是需要通过原始数据加工赋予的一定场景下的描述,一般都带有业务特征。例如对某家工厂的排污情况进行描述,我们从数据指标和数据标签两种角度的表述是:数据指标:该工厂大气污染物年排放量的和为 35 吨;数据标签:该工厂是大气重点
5、排污单位。可以看出,用数据指标描述事物,或许会更精确,但是数据标签能更加切合业务的表达需求,同时标签可以融合多项指标的含义在里面,更加言简意赅,可以应用和适合多元化的场景表达需求。例如我们可以对具备大气污染年排放量在 30 吨以上、污水日排放量在 2500 吨以上的企业定义一个双重点排污单位的标签。因此,作者认为,建立行业的数据标签体系是提升数据价值,发挥数据生产和创新潜力的重要手段。以生态环境行业为例,通过建立行业数据标签,可以有效解决目前数据应用存在痛点问题:1.基于数据标签厘清数据来源,即可完成数据标准的统一,同时又可以满足多源数据的应用需求。例如将同一排污企业的数据信息标记好数据来源信
6、息如环评、环统、二污普排污许可等,在后续数据的流转过程中可以很清楚的了解到该企业某条数据信息的来源,并可以确定以某一来源的数据信息为主,从而实现数据口径的统一和标准化。2.基于数据标签构建数据集市,实现数据聚合分析。将常用的综合分析的数据应用场景定义为某个数据标签,并在业务生产过程中对所需的数据进行标记,从而可以快速实现综合分析场景所需数据的聚合。例如需要进行总量分析,对总量分析所需数据来源进行标记,从而实现数据源的快速加载和分析结果呈现。三、数据标签的构建方法数据标签体系的构建主要包括对应用行业的数据进行标签梳理、标签分类、标签定义和管理,最终实现标签的场景应用。(一)标签梳理标签梳理步骤的
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